正确校准的机器人非常重要，因为软件要求NAO的所有部件都在预期的位置。否则，NAO将无法稳定行走，从图像坐标投影到世界坐标(反之亦然)将是错误的。
一般来说，很多计算都是不可靠的。NAO的两个物理组件可以通过SimRobot进行校准，关节和摄像机。经常检查这些校准是很重要的，特别是对关节来说。
随着时间的推移和使用，关节会磨损。尤其是髋关节。除此之外，B-Human软件还使用四种颜色类(官方文档4.1.4节)，这些颜色类也需要校准。改变位置或光照条件可能需要对其进行调整。
整体物理校准
物理校准过程可以分为三个步骤，总体目标是一个直立的机器人，以及一个正确校准的相机。
第一步：让双脚处于一个平面的位置。这并不意味着机器人必须站直。这是通过把机器人抬起来，这样就可以看到脚的底部。然后改变脚和腿的关节偏移量，直到两脚都是平面的，两腿平行。两条腿之间的距离可以在腿的灰色部分测量。它们之间的距离应该是10厘米。
第二步：相机校准。这个步骤还可以测量身体相对于脚的倾斜程度。该测量可用于第三步。
第三步：使用第二步的测量量以改进关节的校准和机器人的扶正。在某些情况下，可能需要重复这些步骤，因为联合校准中的大变化可能使相机校准无效。
关节校准
BHuman 支持两种关节校准方法。一是通过手动调整每个关节的偏移量；二是使用使用逆运动学的关节校准模块来校准。
整个校准过程的第三步(整体物理校准的第三步)只能通过关节校准器完成。在这两种方法之间切换时，需要保存关节校准，重新部署NAO，重启bhuman。否则，前面做的更改将不会生效。
在改变关节偏移量之前，机器人必须处于固定关节角度的站立位置。否则，运动引擎的平衡机构可能会移动腿，打乱关节的校准。
使用：get representation:MotionRequest，在返回的语句中设置motion = stand，校准完成后记得保存，save representation:JointCalibration。
手动调整关节偏差
首先，机器人必须切换到一个固定的支架上，否则运动引擎的平衡机械手可能会移动机器人的腿，打乱关节的校准：mr StandArmRequest CalibrationStand，mr StandLegRequest CalibrationStand。
有两种方法可以调整关节偏移。
要么使用 get 来请求 JointCalibration 表示形式：get representation:JointCalibration修改返回的校准，然后设置它。
要么通过使用数据视图，更加方便：vd representation:JointCalibration。
⚠️ 注意：JointCalibration 还包含每个关节的其他信息，不应该改变！
使用关节校准器(JointCalibrator)
首先设置关节校准器，提供关节校准器并切换到校准台：call Calibrators/Joint
当需要全新校准时，可对关节校准进行复位：dr module:JointCalibrator:reset
然后，可以修改脚的平移和旋转。再次使用：get module:JointCalibrator:offsets或：vd module:JointCalibrator:offsets
⚠️ 注意：调整的单位是毫米，旋转是度数为基准的。
让 Nao 直立
相机校准还计算身体旋转的旋转。这些值可以传递给关节校准器，然后将NAO设置在垂直位置。命令：
1 | get representation:CameraCalibration |
将 bodyRotationCorrection(CameraCalibration 表示)的值复制到 bodyRotation (JointCalibration 表示)中。之后，设置 bodyRotationCorrection(CameraCalibration 表示) 为零。通过使用具有自动化标志的自动相机校准器，可以自动或多或少地使这些动作成为可能。
最后一步是在同一时间调整双脚的移动(大部分时间是在同一方向)，使它们垂直于躯干下方。直线激光对这项任务非常有用。当全部操作完成时，通过执行下面的命令来保存校准：
1 | save representation:JointCalibration |
然后重新部署NAO并重新启动bhuman。
图：校准程序之前(a)和之后(b)的投影线
相机校准
使用 AutomaticCameraCalibrator 模块校准相机(参考4.1.2.1节)，请遵循以下步骤：
- 将模拟器连接到现场的机器人，并将其放置在确定的位置上(例如，罚球线)。
- 运行SimRobot配置文件Calibrators/Camera.con(在控制台输入
call Calibrators/Camera)。这将初始化校准过程，并进一步将命令或帮助打印到稍后将需要的模拟器控制台。 - 使用AutomaticCameraCalibrator模块(自动相机校准模块)，例如将机器人放在罚球线，控制台输入
set module:AutomaticCameraCalibrator:robotPose rotation = 0;translation= {x = -3200;y = 0;}，来宣告机器人在球场上的位置。 - 若要自动生成以下关节校准的命令以纠正身体旋转，可通过：
set module:AutomaticCame raCalibrator:setJointOffsets true，优化完成后，只需输入生成的命令，从而纠正旋转。 - 启动点收集：
dr module:AutomaticCameraCalibrator:start，然后等待输出”Accumulation finished. Waiting to optimize. . . “。这个过程包括：两个摄像头采集样本进行校准，头部运动覆盖整个场地。上面相机的样本是蓝色的，下面相机的样本是红色的。图像上方的图形表示样本数量是否足以优化，可以(绿色)不可以(红色)。 - 如果对某些特定示例的集合不满意，可以通过左击找到示例的图像中的示例来删除示例。如果缺少一些示例，可以通过
Ctrl+左键单击将它们手动添加到相应的图像中。 - 使用自动校准程序：
dr module:AutomaticCameraCalibrator:optimize，然后等待优化收敛。
图：三个有趣的相机校准阶段。a)为校准器的起点。b)为控件从采集的样本开始后的视图。c)为优化后的阶段。
颜色校准
校准颜色类分为两个步骤。
首先：相机驱动程序的参数必须根据环境的需要进行更新。使用get representation:CameraSettings返回当前摄像机的参数。
此外：将生成必要的set命令。一些比较重要的参数：
- whiteBalanceTemperature： 白平衡。可用区间为[2700,6500]。
- exposure： 曝光，可用区间为[0,1000]。通常，使用140的曝光，等于14毫秒。数值越大，图像越模糊。
- gain： 增益，可用区间为[0,255]。通常，增益设置为50 - 70。高增益值会导致图像嘈杂。
- autoWhiteBalance： 启用(1)/禁用(0)自动白平衡。此参数应始终禁用，因为白平衡中的更改可能会更改颜色并打乱颜色校准。另一方面，环境色温的真实变化也会产生同样的结果。
- autoExposure： 启用(1)/禁用(0)自动曝光。在标准室内锦标赛等静态灯光条件下进行比赛时，应始终禁用此参数，因为自动化往往会选择高于需要的值，从而导致图像模糊。然而，对于2016年机器人世界杯户外比赛中出现的动态光环境，使用相机驱动程序的自动化可能是必要的。在这种情况下，可以使用参数autoExposureAlgorithm和亮度来改变其行为。
相机驱动程序可以做一次自动白平衡。该功能可以通过以下命令触发：
1 | dr module:CameraProvider:doWhiteBalanceUpper |
在设置好相机驱动程序的参数后，必须更新color类的参数(cf. section . 4.1.4)。为此，需要使用分割的上下摄像头图像和颜色校准视图打开视图，(参看第10.1.4.1节和第10.1.4.1节)。完成color类校准并保存当前参数后，可以使用copyfiles/bush来部署当前设置。确保文件cameraSettingsV5.cfg(或cameraSettingsV4.cfg，如果NAO是V4模型)和fieldColorsCalibrationV5.cfg(或fieldColorsCalibrationV4.cfg)更新了并存储在正确的位置。
The left figure shows an image with improper white balance. The right figure shows the same image with better settings for white balance.
